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| 內容簡介： |
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智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，使其受到国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法?D?D遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要使用这些算法工具来解决具体问题的理论研究人员和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
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| 關於作者： |
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包子阳：高级工程师，自2009年8月至今工作于北京无线电测量研究所。 2009年6月毕业于电子科技大学信号与信息处理专业，获硕士学位。从事雷达电气总体、智能算法和深度学习等研究工作。迄今出版人工智能算法专著三部，申请发明专利十余项，在国际雷达会议、《系统工程与电子技术》等发表学术论文十余篇。
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| 目錄：
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目 录
第1章 概述1
1.1 进化类算法2
1.2 群智能算法3
1.3 模拟退火算法5
1.4 禁忌搜索算法5
1.5 神经网络算法5
参考文献6
第2章 遗传算法7
2.1 引言7
2.2 遗传算法理论8
2.2.1 遗传算法的生物学基础8
2.2.2 遗传算法理论基础9
2.2.3 遗传算法的基本概念11
2.2.4 标准遗传算法14
2.2.5 遗传算法的特点14
2.2.6 遗传算法的改进方向15
2.3 遗传算法流程15
2.4 关键参数说明17
2.5 MATLAB仿真实例18
参考文献33
第3章 差分进化算法35
3.1 引言35
3.2 差分进化算法理论36
3.2.1 差分进化算法原理36
3.2.2 差分进化算法的特点36
3.3 差分进化算法种类37
3.3.1 基本差分进化算法37
3.3.2 差分进化算法的其他形式39
3.3.3 改进的差分进化算法40
3.4 差分进化算法流程41
3.5 关键参数的说明42
3.6 MATLAB仿真实例43
参考文献55
第4章 免疫算法57
4.1 引言57
4.2 免疫算法理论58
4.2.1 生物免疫系统58
4.2.2 免疫算法概念60
4.2.3 免疫算法的特点61
4.2.4 免疫算法算子61
4.3 免疫算法种类65
4.3.1 克隆选择算法65
4.3.2 免疫遗传算法65
4.3.3 反向选择算法65
4.3.4 疫苗免疫算法66
4.4 免疫算法流程66
4.5 关键参数说明68
4.6 MATLAB仿真实例69
参考文献82
第5章 蚁群算法85
5.1 引言85
5.2 蚁群算法理论86
5.2.1 真实蚁群的觅食过程86
5.2.2 人工蚁群的优化过程88
5.2.3 真实蚂蚁与人工蚂蚁的异同88
5.2.4 蚁群算法的特点89
5.3 基本蚁群算法及其流程90
5.4 改进的蚁群算法93
5.4.1 精英蚂蚁系统93
5.4.2 最大最小蚂蚁系统93
5.4.3 基于排序的蚁群算法94
5.4.4 自适应蚁群算法94
5.5 关键参数说明95
5.6 MATLAB仿真实例97
参考文献106
第6章 粒子群算法109
6.1 引言109
6.2 粒子群算法理论110
6.2.1 粒子群算法描述110
6.2.2 粒子群算法建模111
6.2.3 粒子群算法的特点111
6.3 粒子群算法种类112
6.3.1 基本粒子群算法112
6.3.2 标准粒子群算法112
6.3.3 压缩因子粒子群算法113
6.3.4 离散粒子群算法114
6.4 粒子群算法流程114
6.5 关键参数说明115
6.6 MATLAB仿真实例118
参考文献133
第7章 模拟退火算法135
7.1 引言135
7.2 模拟退火算法理论136
7.2.1 物理退火过程136
7.2.2 模拟退火原理137
7.2.3 模拟退火算法的思想138
7.2.4 模拟退火算法的特点139
7.2.5 模拟退火算法的改进方向139
7.3 模拟退火算法流程140
7.4 关键参数说明141
7.5 MATLAB仿真实例143
参考文献154
第8章 禁忌搜索算法155
8.1 引言155
8.2 禁忌搜索算法理论156
8.2.1 局部邻域搜索156
8.2.2 禁忌搜索157
8.2.3 禁忌搜索算法的特点157
8.2.4 禁忌搜索算法的改进方向158
8.3 禁忌搜索算法流程158
8.4 关键参数说明160
8.5 MATLAB仿真实例163
参考文献174
第9章 神经网络算法177
9.1 引言177
9.2 神经网络算法理论178
9.2.1 人工神经元模型178
9.2.2 常用激活函数179
9.2.3 神经网络模型180
9.2.4 神经网络工作方式180
9.2.5 神经网络算法的特点181
9.3 梯度下降算法182
9.4 BP神经网络算法183
9.5 神经网络算法的实现186
9.5.1 数据预处理186
9.5.2 神经网络的实现函数188
9.6 MATLAB仿真实例191
参考文献199
附录A MATLAB主要函数命令201
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